تعتبر عملية توليد المسارات الحضرية (urban trajectory generation) من المهام الأساسية التي تساهم في تحسين نمذجة النقل (transportation simulation)، والتخطيط العمراني (urban planning)، وتحليل الحركة (mobility analytics). ومع ذلك، يبقى من الصعب إجراء مقارنات منهجية بين طرق توليد المسارات، حيث تعتمد الدراسات الحالية غالبًا على مجموعات بيانات مختلفة، وأنظمة معالجة مسبقة متباينة، وطرق تمثيل متفاوتة، ومقاييس تقييم متباعدة.

لذا، تم تصميم CityTrajBench كإطار قياسي موحد يُعنى بتوليد مسارات المركبات الحضرية على نطاق واسع. يقوم هذا النظام بتوحيد عمليات إدخال البيانات، وتطبيع المسارات، وبناء الخصائص، وتكييف النماذج، ومعالجة الخرائط المستندة، واختيار النماذج، والتقييم متعدد المستويات ضمن إعداد مشترك.

يدعم CityTrajBench نماذج متنوعة تشمل النماذج الإحصائية (statistical baselines)، والنماذج القائمة على الشبكات التوليدية التنافسية (GAN-based)، ونماذج التشتت (diffusion-based)، وأنظمة مزامنة التدفق (flow-matching-based)، ويتم تقييمها بناءً على ثلاثة مجموعات بيانات حقيقية لمواقع حضرية. يُعتمد على المعيار لتقييم الجوانب التالية: الواقعية العالمية (global spatial realism)، دقة توزيع الرحلات على مستوى الرحلة (trip-level distribution fidelity)، التشابه الهندسي على مستوى المسار (trajectory-level geometric similarity)، تماسك الحركة الشرطية (conditional mobility consistency)، والكفاءة (efficiency).

تكشف التجارب عن وجود توازنات واضحة بين عائلات النماذج: حيث يتميز نموذج DiffTraj بقوة على مستوى الدقة الهندسية للمسارات، بينما يتمتع DiffRNTraj بجودة قوية في الواقعية العالمية الحساسة للهيكل، ويقدم TrajFlow توازنًا ممتازًا بين الواقعية، الجودة، التماسك الشرطي، والكفاءة. في الوقت ذاته، يبقى الأساس البسيط لنموذج ماركوف منافسًا فيما يتعلق بإحصاءات الرحلات والخروج محليًا.

تظهر هذه النتائج أن جودة توليد المسارات الحضرية تعتمد بطبيعتها على العديد من الأهداف (multi-objective)، وأنه لا يوجد نموذج واحد يسيطر على جميع المعايير بشكل متساوٍ. تعمل CityTrajBench على توفير بروتوكول قياسي قابل لإعادة الإنتاج (reproducible benchmark protocol) ومختبر للبحث المستقبلي في مجال توليد حركة المدن.